CC BY
47
Известия ТРТУ
Специальный выпуск
4. Помимо дендритных входов и одного аксонного выхода, позволяющего имитировать аксодендритные взаимодействия нейронов, нейропроцессор содержит дополнительные выходы, позволяющие воспроизводить дендродендритные, сомасоматические и аксоаксонные контакты нервных клеток;
5. Дополнительные выходы являются также выходами соответствующих крупных математических операций вида: скалярное произведение двух векторов (выход пространственной суммы), цифровое дифференцирование (выход приращений функции возбуждения), цифровое интегрирование (выход интеграла функции возбуждения).
В заключение показано, что если все входы и выходы нейропроцессоров согласованы энергетически и информационно, то имеется возможность синтеза на их основе адаптивных, самооптимизирующихся и эволюционирующих нейропроцессор-ных ансамблей и сетей моделирующего, вычислительного и управляющего типа.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Мак-Каллок У., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности //Автоматы. М.: Изд-во иностр. лит., 1956. С.362-384.
2. Чернухин Ю.В. Нейропроцессорные сети: Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 439с.
3. Чернухин Ю.В. Базовое пространство нейронных алгоритмов // Известия ТРТУ. Таганрог. 2003. № 1(30). С.54-59.
УДК 519.87
В.Е. Золотовский
СТРУКТУРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ, СОДЕРЖАЩИХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ ЦЕПИ
Моделирование объектов физической природы, описываемых множеством нелинейных дифференциальных уравнений высокого порядка, требует высокого быстродействия, достижимого только на многопроцессорных вычислительных системах (МВС). Однако традиционное программирование МВС в данном случае весьма затруднительно. Преодоление этой трудности можно видеть в использовании идей и методов структурного моделирования. Суть такого моделирования заключается в том, что каждому объекту моделируемой физической системы ставится в соответствие некоторое количество ресурсов вычислительной среды. Каждый объект функционирует как самостоятельная формальная процедура, а взаимодействие между объектами реализуется на уровне передачи данных. Это позволяет выполнять отдельные процедуры параллельно либо на выделенных аппаратных средствах МВС, либо на последовательной системе с разделением времени, что с одной стороны существенно уменьшает время моделирования, а с другой - упрощает процесс программирования.
Структурное моделирование удобно для анализа и исследования энергетических сетей, так как позволяет рассматривать сеть как совокупность независимых объектов. Во многих случаях довольно сложно программировать всю энергосеть из-за большого количества объектов, входящих в ее состав, и, как следствие, из-за сложности создания математических моделей. С целью преодоления данной трудности целесообразно использовать декомпозицию, т.е. разбиение сложной системы на части, включающие от одного до нескольких объектов. Однако в этом слу-
Секция вычислительной техники
чае даже при моделировании цепей, состоящих из линейных объектов, возникают серьёзные трудности при организации их связывания.
Для анализа подобных декомпозированных систем разработаны методы, позволяющие автоматизировать процесс формирования математических моделей электрических цепей.
В докладе даётся анализ ситуаций, возникающих в случае моделирования декомпозированных энергоустановок и электрических цепей, рассмотрены подходы к созданию систем математического обеспечения структурных моделей энергетических систем.
УДК 681.325.5
В.Ф. Гузик, В.Е. Золотовский, В.Б. Резников МЕТОДИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ РАБОТЫ МНОГОЛУЧЕВОЙ ГАС
Гидроакустические станции (Г АС) имеют широкую область применения, задача моделирования ГАС представляется достаточно актуальной. Постановка задачи моделирования представляет собой решение следующих проблем: оценка точностных характеристик станции, уточнение данных акустического зондирования, а также разработка методики гидрографической съемки морского дна.
Предлагаемая методика моделирования ГАС базируется на построении комплекса, способного как проводить моделирование акустической станции, так и непосредственно обрабатывать данные реальной станции. В этом случае блок моделирования замещается на модуль сопряжения с комплексом ГАС, при этом моделирование работы станции производится для уточнения данных сканирования.
В ходе решения поставленной задачи были рассмотрены различные типы акустических станций и реализовано обобщенное структурное описание, элементарной моделью которого служит диаграмма направленности (ДН). Любую станцию можно описать следующим набором параметров: количество ярусов, количество диаграмм в ярусе, тип и форма отдельной диаграммы направленности. Описание ДН было построено на основе теории линейной акустики, в виде пучка дискретных лучей (ДЛ), образующих геометрическую форму диаграммы (телесный угол). Каждому ДЛ ставится в соответствие участок фронта распространения акустической волны и доля интенсивности излучаемого сигнала. Ввиду фактора фокусировки, т.е. неравномерности распределения мощности излучения по фронту диаграммы, была синтезирована формула расчета мощности ДЛ, учитывающая положение конкретного луча в телесном угле. По этим же причинам каждый ДЛ обладает вспомогательным лучом, по которому определяется площадь элементарного участка фронта, это позволяет учитывать, что при расширении фронта падает удельная мощность на единицу поверхности. В случае ножевидных форм ДН была введена дополнительная дискретизация луча по времени, основанная на поступательном падении фронта волны на горизонтальную поверхность дна.
В заключение необходимо отметить, что разработанная методика позволяет легко распараллелить процесс моделирования для использования многопроцессорных вычислительных систем с общей памятью, что позволяет использовать комплекс в системах реального времени. Дальнейшие работы будут проводиться по уточнению алгоритмов моделирования отраженных сигналов и алгоритмов аппроксимации гидрологии водной среды.
